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    深度学习conv 1 更多内容
  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    lerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推,重新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU -

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  • 概要

    型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • AI开发基本流程介绍

    对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在

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  • 产品优势

    的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比,Serverless架构的DLI还具有以下优势: 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 排序策略

    含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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  • 欢迎使用基因容器服务

    用。 本文档提供可视化界面使用方法,界面入口为https://console.huaweicloud.com/gcs/。使用流程如下: 图1 G CS 使用流程 SDK使用方法请参见SDK参考,当前仅支持Python语言的SDK。 REST API使用方法请参见API参考。 命令行使用方法请参见命令参考。

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  • 产品概述

    C、 区块链 等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方,动态构建 可信计算 空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 创建和训练模型

    创建和训练模型 命令如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

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  • 可信联邦学习作业管理

    可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题: 计算节点API

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  • 使用自动学习实现预测分析

    使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 在哪里可以进行课程学习?

    在哪里可以进行课程学习? 开发者认证订单支付完成后,点击“返回我的云市场”,回到“我的开发者认证”个人中心,进行对应开发者认证学习。如图11 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”,选择“我的开发者认证”,进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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  • 自动学习训练作业失败

    页。 确保此OBS桶的加密功能关闭。如果此OBS桶为加密桶,可单击“默认加密”选项进行修改。 图1 OBS桶是否加密 确保归档数据直读功能关闭 进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 确保此OBS桶的归档数据直读功能关闭。如果此功能开启,可单击“归档数据直读”选项进行修改。

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  • 执行横向联邦学习作业

    执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 获取横向联邦学习作业详情

    "description" : null, "round" : 1, "epoch" : 1, "datasets" : "space_creator.host_f40_10w,tics002.guest_f1_10w_20", "ext" : null, "job_name"

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  • 自动学习/Workflow计费项

    元/小时 * 1 * 0.1 小时 + 3.40 元/小时 * 1 * 0.1 小时 + 3.50 元/小时 * 1 * 0.5 小时 = 2.43 元 存储费用:自动学习作业的数据通过 对象存储服务 (OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。 综上,运行自动学习作业的费用 =

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  • 使用Moodle搭建在线学习系统

    本例只添加基本规则,您可根据需要添加更多规则。 表1 安全组规则 优先级 策略 类型 协议端口 源地址 描述 1 允许 IPv4 TCP:80 0.0.0.0/0 应用内部转发端口。 1 允许 IPv4 TCP:443 0.0.0.0/0 允许使用HTTPS协议访问 云服务器 1 允许 IPv4 TCP:9000

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